|
The convergence of natural language processing (NLP) and advanced analytics is fundamentally reshaping how businesses interact with data, moving beyond static reports to dynamic, insightful dialogues. This shift is driven by a critical need for speed and agility in decision-making, especially given rapid market innovation. Enterprise Strategy Group research indicates that a majority (67%) of organizations are planning to integrate or considering integrating AI agents into business operations,1 underscoring a growing appetite for intelligent, proactive data solutions that create a more proactive and integrated approach. |
Конвергенция обработки естественного языка (NLP) и расширенной аналитики кардинально меняет взаимодействие компаний с данными, перейдя от статических отчетов к динамическим информативным диалогам. Этот сдвиг вызван острой потребностью в скорости и гибкости принятия решений, особенно в условиях быстрых рыночных инноваций. Согласно исследованию Enterprise Strategy Group, большинство (67%) организаций планируют интегрировать или рассматривают возможность интеграции агентов искусственного интеллекта в бизнес-операцию1, что свидетельствует о растущем интересе к интеллектуальным и проактивным решениям для обработки данных, обеспечивающим более активный и интегрированный подход. |
|
But the current state of analytics continues to pose significant challenges for organizations aiming to improve the accuracy and timeliness of data-driven decision-making. Between the constant struggle with data silos, inconsistent data quality, and the difficulty of translating raw data into actionable strategies, it’s no surprise that an overwhelming 78% of organizations agree it takes too long for them to act on insights from business intelligence (BI) tools,2 a direct cause of concern and business limitation. Further, many organizations lack the internal expertise to effectively leverage their data assets. The result? Missed opportunities and costly delays. |
Однако текущее состояние аналитики по-прежнему создает серьезные проблемы для организаций, стремящихся повысить точность и своевременность принятия решений на основе данных. Учитывая постоянную борьбу с разрозненностью данных, нестабильным качеством данных и сложностями преобразования необработанных данных в действенные стратегии, неудивительно, что подавляющее большинство 78% организаций согласны с тем, что им требуется слишком много времени, чтобы использовать информацию, полученную с помощью инструментов бизнес-аналитики (BI), 2. Это прямая причина для беспокойства и ограничения бизнеса. Кроме того, многим организациям не хватает внутреннего опыта для эффективного использования своих информационных ресурсов. Каков результат? Упущенные возможности и дорогостоящие задержки. |
|
Organizations require analytics platforms that consolidate diverse data sets, streamline analysis, and enable fast, informed decision-making to empower all users, business and technical alike. While conversational interfaces and embedded chatbots are delivering early value, particularly when incorporating enterprise data, companies demand even more: trustworthiness, speed, and contextualized insights with explainability and strong data governance. These requirements point directly to advanced automation and proactive action. Insert: Agentic AI. Agentic AI leverages autonomous agents to perceive, reason, plan, and execute complex, multi-step tasks, enabling the automation of entire data pipelines—from discovery and transformation to quality checks and self-healing—and translating real-time insights into automated actions, thereby moving beyond reactive analysis to proactive, autonomous optimization and strategic advantage. |
Организациям нужны аналитические платформы, объединяющие разнообразные наборы данных, упрощающие анализ и обеспечивающие быстрое и обоснованное принятие решений, расширяющие возможности всех пользователей, как деловых, так и технических специалистов. В то время как диалоговые интерфейсы и встроенные чат-боты приносят первые плоды, особенно при использовании корпоративных данных, компаниям требуется еще больше: надежность, скорость и контекстуализированная аналитика, понятность и надежное управление данными. Эти требования напрямую указывают на усовершенствованную автоматизацию и упреждающие действия. Вставка: Агентский искусственный интеллект. Agentic AI использует автономные агенты для распознавания, обоснования, планирования и выполнения сложных многоэтапных задач, что позволяет автоматизировать целые конвейеры данных — от обнаружения и преобразования до проверок качества и самовосстановления, а также преобразовывать полученные в реальном времени сведения в автоматизированные действия, тем самым переходя от реактивного анализа к проактивной автономной оптимизации и стратегическим преимуществам. |
|
1. Source: Enterprise Strategy Group Research Report, The State of the Generative AI Market: Widespread Transformation Continues, September 2024. |
1. Источник: Исследовательский отчет Группы по корпоративной стратегии «Состояние рынка генеративного искусственного интеллекта: масштабная трансформация продолжается», сентябрь 2024 года. |
|
2. Source: Enterprise Strategy Group Research Report, Unleashing the Power of AI in Analytics and Business Intelligence, May 2024. |
2. Источник: Исследовательский отчет Группы по корпоративной стратегии «Использование возможностей искусственного интеллекта в аналитике и бизнес-аналитике», май 2024 года. |